在 Django 中使用“大模型”（通常指数据量大、计算复杂或涉及机器学习/深度学习模型的场景）需要结合 Django 的特性和系统设计原则，确保性能、可维护性和扩展性。 如果“大模型”指的是 Django 中存储大量数据的模型（如千万级记录的表），需关注查询优化和数据库设计。如果“大模型”涉及复杂计算（如统计、聚合），需避免在请求中直接处理。如果“大模型”指 ML/DL 模型（如 TensorFlow/PyTorch 模型），需注意部署和调用方式。 核心原则是：​​将计算密集型或 IO 密集型操作与 Django 请求解耦​​，保证 Web 层的响应速度。... 展开详请